Télédétection avancée
Analyse de la dynamique de la superficie du
glacier Elbrouz par télédétection
Auteurs du projet :
Daria Podlovchenko
Anaïs Abdelhamid
Master Géomatique, Géodécisionnel, Géomarketing et Multimédia,
Université Paris 8,
2023 - 2024
Introduction
L'objectif du projet est de mener la télédétection du glacier Elbrouz (Image 1) sur la période de 1999 à
2021. L'Elbrouz est le plus haut sommet d'Europe et l'un des pics les plus élevés des sept continents. Il
est situé dans le nord du Caucase, au sud de la Russie, dans la République de Kabardino-Balkarie.
L'altitude de l'Elbrouz est de 5 642 mètres au-dessus du niveau de la mer. Le choix du glacier pour
l'analyse est motivé par une tendance identifiée de changements significatifs dans le volume de glace.
Notre problématique est donc : Comment l'utilisation d'images satellitaires et d'outils de télédétection
permet-elle de décrypter l'évolution de la couverture glaciaire du Mont Elbrouz de 1999 à 2021, offrant
des insights cruciaux pour comprendre les changements climatiques dans la région du Caucase ?
Image 1. Position géographique de l'Elbrouz (Google Earth)
Pour atteindre l'objectif fixé, les tâches suivantes ont été identifiées :
●Sélection d'un système satellitaire et choix d'images spatiales en fonction de l'objectif et du
sujet de l'étude ;
●Étude des indices existants pour le déchiffrement de la couverture glaciaire ;
●Rédaction d'un script en langage de programmation JavaScript pour télécharger et traiter
ultérieurement les images nécessaires sur la plateforme Earth Engine ;
●Télédétection des limites des glaciers pour les années 1999 et 2021 en utilisant le logiciel ArcGIS
Pro ;
●Analyse des résultats et création d'une carte basée sur les conclusions du déchiffrement.
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Données satellitaires
L'Elbrouz se situe (approximativement) à une altitude de 2000 à 5642 mètres, dans un climat de haute
montagne. Le niveau maximal d'ablation (Image 2) est observé à la fin de juillet et au début d'août. À ce
moment, la région enregistre la température maximale de l'air, le moins de débris solides et mixtes, et
l'absence de liquides. Ainsi, en se basant sur les caractéristiques géographiques et climatiques du site,
les images ont été prises au mois d'août.
Image 2. La modification avec l'altitude de la durée des périodes de prédominance
des précipitations de différents types
(source : Atlas des Ressources en Neige et Glace du Monde,
Institut de géographie de l'Académie des sciences de Russie, Moscou)
Pour mener la télédétection du glacier Elbrouz, des images satellitaires obtenues à l'aide du système
satellitaire américain Landsat 7 (lancé en 1999) ont été utilisées. Dans ce contexte, une image datant
d'août 1999 a été sélectionnée. Les images Landsat 7 (Image 3) ont une résolution spatiale de 30 mètres
pour les canaux 1 à 5 et 7, et de 60 mètres pour le canal 6 (canal infrarouge thermique). Le canal 8,
ajouté en 2013 en raison d'une défaillance du canal 6, a une résolution spatiale de 15 mètres.
Image 3. Caractéristiques satellitaires de Landsat 7
(source : USGS)
Les images de Landsat 7 présentent des bandes obliques en raison d'une défaillance du gyroscope sur
le satellite (Image 4). Les gyroscopes sont utilisés pour stabiliser le satellite dans l'espace pendant la
prise de vue. Lorsqu'un des gyroscopes de Landsat 7 a cessé de fonctionner en 2003, le satellite est
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passé au gyroscope de secours. Ce gyroscope de secours fonctionne en mode de stabilisation "à blocs",
ce qui signifie que le satellite est maintenu dans la bonne orientation uniquement pendant de courtes
périodes de temps. En conséquence, lorsque la caméra commence à prendre des images, le satellite
peut osciller légèrement. Cela entraîne un décalage des pixels entre les différentes lignes d'image,
créant ainsi des bandes.
Image 4. Artéfacts sur les images de Landsat 7
Ces artefacts sont présents sur toutes les images de Landsat 7 prises après le 31 mai 2003. Bien que
cette limitation rend ces images moins adaptées à certains types d'analyses, les données de Landsat 7
restent précieuses et sont utilisées dans de nombreuses recherches.
En conséquence, pour déchiffrer les limites du glacier en 2020, une image du système satellitaire
Landsat 8 a été choisie (Image 5), lancé le 11 février 2013. Les images de Landsat 8 ont une résolution
spatiale de 30 mètres pour tous les canaux, y compris le canal infrarouge thermique (canal 10).
Image 5. Caractéristiques satellitaires de Landsat 8
(source : USGS)
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Traitement des données
Earth Engine
La sélection, le téléchargement et le traitement des images ont été réalisés à l'aide de la plateforme
Earth Engine, qui offre un accès à une vaste collection d'images satellites et fournit également des
outils pour le traitement, l'analyse et la visualisation de vastes ensembles de données.
Pour atteindre l'objectif fixé, un script a été rédigé en langage de programmation JavaScript. Le premier
code (Image 6) vise à charger, traiter et améliorer l'image de Landsat 7 datant d'août 1999 (Image 7),
puis à l'exporter vers Google Drive.
Image 6. Le script suivant a été élaboré pour le téléchargement et le traitement de l'image satellitaire Landsat 7 de
l'année 1999 en utilisant les fonctionnalités de la plateforme Earth Engine
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Voici une description du code :
1. ee.Geometry.Point : Crée une géométrie ponctuelle pour l'emplacement (42.4511, 43.3504) et
crée un tampon d'un rayon de 20000 mètres autour de cette géométrie.
2. var startDate / var endDate : Filtre les images en fonction de la plage temporelle spécifiée.
3. ee.ImageCollection : Filtre la collection d'images Landsat 7 en fonction de la géométrie et de la
plage temporelle.
4. sort : Trie les images en fonction de la couverture nuageuse afin de sélectionner l'image avec la
couverture nuageuse la plus faible.
5. ee.Image.select : Sélectionne des bandes spécifiques (B3, B2, B1) pour créer une image RGB.
6. visualize : Applique une correction de contraste en utilisant les paramètres spécifiés (valeur
minimale, valeur maximale, gamma).
7. Map.addLayer : Ajoute l'image améliorée à la carte Google Earth Engine.
8. Map.centerObject : Centre la carte sur l'objet spécifié avec un niveau de zoom défini à 10.
9. Export.image.toDrive : Exporte l'image améliorée vers Google Drive.
Image 7. Image satellite Landsat 7
Ensuite, ce script a été adapté (Image 8) et utilisé pour l'image Landsat 8 datant d'août 2020 (Image 9)
afin de créer une image RGB et pour le téléchargement ultérieur.
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Image 8. Le script suivant a été élaboré pour le téléchargement et le traitement de l'image satellitaire Landsat 8
de l'année 1999 en utilisant les fonctionnalités de la plateforme Earth Engine
Image 9. Image satellite Landsat 8
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L'indice NDSI
L'indice NDSI (Normalized Difference Snow Index) a été spécialement développé pour mettre en
évidence les couvertures de neige et les glaciers. Le NDSI est calculé selon la formule suivante :
NDSI= (Green+SWIR) / (Green−SWIR)
Green - le canal vert, SWIR - le canal infrarouge à ondes courtes.
Pour Landsat 8 : Green - B3, SWIR - B6. Pour Landsat 7 : Green - B2, SWIR - B5.
Un bloc de code a été ajouté pour créer des images d'indice NDSI pour les images satellites Landsat 7 et
Landsat 8 précédemment sélectionnées. Le code utilise la méthode normalizedDifference (Image 10).
Cette méthode est utilisée pour calculer l'indice de différence normalisée entre deux bandes d'image
spécifiées. Dans ce cas, les bandes B2 (canal bleu) et B5 (canal SWIR) sont utilisées. Ainsi, la variable
NDSI contiendra une image représentant l'indice de différence normalisée de neige (NDSI) basé sur les
bandes sélectionnées.
Image 10. Le fragment de code qui pourrait être ajouté pour calculer l'indice de différence normalisée de neige
(NDSI) sur la plateforme Earth Engine
Le NDSI (Normalized Difference Snow Index) pour les images satellites précédemment sélectionnées
varie dans une plage de -0,8 à 1 . Pour la classification ultérieure des images d'indice, deux classes ont
été créées : la surface du glacier (0,4-1) et le reste de la surface (-0,8-0,4). Les valeurs du NDSI proches de
1 indiquent la présence de neige ou de glace. Cela est dû au fait que la neige et la glace ont une
réflectance élevée dans la plage du spectre visible (380 - 750 nm) et basse dans la plage infrarouge (760
nm - 1 mm) (Image 11).
Image 11. Caractéristiques spectrales
(source : Paris 1 Panthéon-Sorbonne)
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La classification des images, notamment le choix des valeurs de seuil (Image 12) et la numérisation des
limites (Image 13), a été réalisée avec le logiciel ArcGIS Pro car une estimation visuelle de l'objet de
recherche était nécessaire. L'établissement des limites a été effectué manuellement, en utilisant la
méthode de tracé.
Image 12. Le résultat de la classification
Image 13. Le résultat de la télédétection
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Résultat de la télédétection
Le résultat de la télédétection est une carte de l'Elbrouz (Image 14) indiquant les frontières des glaciers
pour les années 1999 et 2021, ainsi que leurs noms et leur répartition dans les bassins versants.
Il est important de noter qu'il est impossible de calculer précisément la superficie des glaciers à
partir des résultats de la télédétection. Nous pouvons seulement obtenir la superficie des polygones,
ce qui ne constitue pas une estimation fiable de la superficie totale des glaciers. Ainsi, nous pouvons
seulement évaluer visuellement la dégradation du système glaciaire de l'Elbrouz.
La valeur de la superficie du polygone, obtenue à partir de la table attributive dans ArcGIS Pro, est
exprimée en mètres carrés. Pour la convertir en kilomètres carrés (en tenant compte de l'utilisation du
système de coordonnées WGS 84), il faut la diviser par 1 000 000 (car 1 kilomètre carré = 1 000 000
mètres carrés). Ainsi, la superficie du polygone pour l'année 2021 est d'environ 192,7 kilomètres carrés, et
pour l'année 1999 - 219,6 kilomètres carrés. La différence entre ces valeurs, soit 26,8 kilomètres carrés,
indique des changements significatifs dans la superficie du glacier, mais ne fournit pas d'informations
précises sur la véritable superficie de l'Elbrouz.
Malgré les limitations dans le calcul de la superficie exacte, la télédétection des glaciers fournit des
données précieuses pour la recherche scientifique et permet d'évaluer visuellement la dynamique des
changements dans les calottes glaciaires, les risques de disparition, la distribution des ressources
hydriques, etc.
Image 14. La carte de l'Elbrouz
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Conclusion
Le travail accompli a permis de mener avec succès une étude approfondie de la couverture glaciaire de
l'Elbrouz. Au cours de la recherche, le choix du système satellitaire et la sélection d'images spatiales
appropriées ont été effectués en fonction de l'objectif et du sujet de l'étude. De plus, les indices
existants pour le déchiffrement réussi de la couverture glaciaire ont été examinés.
L'étape principale du travail a été la rédaction d'un script efficace en langage de programmation
JavaScript, destiné au téléchargement et au traitement ultérieur des images nécessaires sur la
plateforme Earth Engine. Ensuite, les limites des glaciers pour les années 1999 et 2021 ont été
déchiffrées en utilisant le logiciel ArcGIS Pro.
La phase finale de la recherche a consisté en l'analyse des résultats obtenus et la création d'une carte
basée sur les données de la télédétection. La carte comprend les limites des glaciers pour les années
spécifiées, les noms de tous les glaciers de l'Elbrouz, ainsi que leur répartition dans les bassins fluviaux.
Dans l'ensemble, l'accomplissement des tâches fixées permet une compréhension plus approfondie de
la dynamique de changement de la couverture glaciaire et contribue à la recherche sur les
changements climatiques dans la région.
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Sources d’information
1. La recherche, la sélection et le traitement d'images satellitaires: https://earthengine.google.com/
2. Atlas des Ressources en Neige et Glace du Monde, Institut de géographie de l'Académie des
sciences de Russie, Moscou, 1997:
https://sites.google.com/view/atlasslr/главная/региональная-часть/кавказ
3. NDSI : https://www.usgs.gov/landsat-missions/normalized-difference-snow-index
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